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Programa

CURSO:SERIES DE TIEMPO	 
TRADUCCIÓN:TIME SERIES
SIGLA:EPG4004
CRÉDITOS:05 
MÓDULOS:02	
CARÁCTER:OPTATIVO
TIPO:CÁTEDRA, LABORATORIO
CALIFICACIÓN:ESTÁNDAR
DISCIPLINA:INGENIERÍA, COMPUTACIÓN
PALABRAS CLAVE:COMPUTACIÓN, INTELIGENCIA, ARTIFICIAL, CIENCIA, DATOS, MINERÍA, SERIES, TIEMPO


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO 

En este curso los estudiantes adquirirán herramientas para el análisis de series de tiempo, incluyendo la estimación y construcción de modelos mediante componentes como tendencia y estacionalidad. Con el propósito de que los estudiantes puedan identificar el modelo adecuado para una serie de tiempo para realizar predicciones de datos.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 

1.Analizar de manera rigurosa los modelos de series de tiempo desde un punto de vista temporal o espectral para realizar predicciones de datos.

2.Distinguir la estructura matemática y estadística de los modelos de series de tiempo más adecuado para realizar las predicciones de datos.

3.Realizar simulaciones y aplicaciones de los modelos para realizar predicciones de datos en finanzas.


III.CONTENIDOS

1.Introducción a series de tiempo y predicciones de datos.

2.Modelos de series de tiempo estacionarias(ARMA)

3.Extensiones a modelos integrados(ARIMA)

4.Predicción con modelos de regresión.

5.Aplicaciones en Finanzas.


IV.ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS 

-Clases expositivas.

-Talleres prácticos de laboratorio. 


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Controles: 30%

-Actividades prácticas en laboratorio: 30%

-Proyecto: 40%


VI.BIBLIOGRAFÍA 

Mínima

Tsay, R. S. (2010) Analysis of Financial Time Series, Wiley, New York.

Brockwell, P. and Davis, R. (1991) Time Series: Theory and Methods, Springer, New York.


Complementaria

Brockwell, P. and Davis, R. (2002) Introduction to time series and forecasting, Springer, New York.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE 
FACULTAD DE MATEMÁTICAS/ ENERO 2020